• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.8-16
• /
• 2016

In the field of computer vision and robotics, bin picking is an important application area in which object pose estimation is necessary. Different approaches, such as 2D feature tracking and 3D surface reconstruction, have been introduced to estimate the object pose accurately. We propose a new approach where we can use both 2D image features and 3D surface information to identify the target object and estimate its pose accurately. First, we introduce a label detection technique using Maximally Stable Extremal Regions (MSERs) where the label detection results are used to identify the target objects separately. Then, the 2D image features on the detected label areas are utilized to generate 3D surface information. Finally, we calculate the 3D position and the orientation of the target objects using the information of the 3D surface.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.151-159
• /
• 2002

The method of accumulating a sequence of focused images is usually used for reconstruction of 3D object\\`s shape. To acquire a focused image, the conventional methods must calculate the focus measures of all pixels resulting in a long measurement time. This paper proposes a new method of reducing the computation time spent for deciding the focused pixels in the input image, which predicts the area in the image to calculate the focus measure based on a priori information on the object to be measured. The proposed algorithm estimates the area to consider in the next measurement based on the focused area in the present measurement. As the focus measure, Laplacian measure was used in this paper and the experiments have shown that the preposed algorithm may significantly reduce the calculation time. Although, as implied, this algorithm can be applied to only simple objects at this stage, advanced representation schemes will eliminate the restrictions on application domain.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.76-83
• /
• 2000

Shape reconstruction is considered as a new technology to be useful and important in many areas such as RPD (Rapid Product Development) and reverse engineering, compared with the conventional design and manufacturing. In shape reconstruction, it becomes possible to reconstruct objects not by their measured shape data but those data extracted from the original shape. The goal of this research is to realize 3D shape construction by showing a possible way to analyze the input image data and reconstruct that original shape. The main 2 steps of the reconstructing process are getting cross-section data from image processing and linking loops between one slice and the next one. And the reconstructed object in this way is compared with the other object using a laser scanner and modelled by an commercial software.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.317-323
• /
• 2010

특정 공간 내에서의 보안에 대한 효과적인 방법으로써 비디오 영상 감시 시스템(video surveillance system)이 널리 사용되고 있다. 그러나, 단일 카메라 기반의 시스템에서는 한정된 카메라 시야(field of view)의 제약으로 인하여 대상 영역을 완전히 커버하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단일 카메라 기반의 비디오 영상감시 시스템의 단점을 보완하기 위한 복수의 wide baseline 고정 카메라를 이용한 시스템을 개발, 구현하였다. 제안하는 시스템에서는 복수의 고정 카메라로부터 움직이는 물체를 강건하게 검출하기 위하여, 코드북(codebook) 기반의 물체 검출 알고리즘과 모폴로지(morphology)가 사용되고, 3D 재구성을 통해 검출된 물체의 궤적을 계산한다. 실험결과로부터 제안하는 시스템은 물체를 성공적으로 추출하여, 신뢰도 있는 이동궤적을 top view 형태로 제공함 을 확인할 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제3권4호
• /
• pp.22-27
• /
• 2014

3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.27-33
• /
• 2016

In this study we propose a method for 3D landform reconstruction and object modeling method by generating contour lines on the map using a depth sensor which abstracts characteristics of geological layers from the depth map. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust contour and object can be extracted. The algorithm suggested in this paper first abstracts the characteristics of each geological layer from the depth map image and rearranges it into the proper order, then creates contour lines using the Bezier curve. Using the created contour lines, 3D images are reconstructed through rendering by mapping RGB images of the visual camera. Experimental results show that the proposed method using depth sensor can reconstruct contour map and 3D modeling in real-time. The generation of the contours with depth data is more efficient and economical in terms of the quality and accuracy.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.530-537
• /
• 2019

본 논문에서는 시스템함수 및 변복조의 개념을 3차원 복원 문제에 적용하는 알고리즘을 제안한다. 시스템의 유일한 특성을 정의하는 시스템 함수 (또는 시스템 응답)를를 일반적인 신호처리 또는 제어시스템에서 결정하듯이, 본 논문에서는 적절한 입력과 출력신호를 선택한 다음 3차원 물체의 특성을 결정짓는 시스템 함수를 결정한다. 본 논문에서는 3차원 복원 문제를 두 가지 방법의 시스템 함수 문제로 풀어 나간다. 첫 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 3차원 물체의 면에 투영된 원형 빛 패턴과 카메라(2차원 이미지 면)가 획득한 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 3차원 물체의 특성을 나타내는 시스템 함수를 정의 하는 것이다. 두 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 복원되어야 할 3차원 물체의 좌표와 카메라가 획득한 빛 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 입력 신호를 추정하는 문제로 해석하는 것이다. 첫 번째 방법은 일반적인 입출력 함수의 비(ratio)로부터 시스템 함수를 구하는 것이고 두 번째 방법은 신호의 변조와 복조 과정으로부터 원래의 전송된 신호 (입력) 를 추정하는 것처럼 입력 신호인 3차원 물체의 좌표를 추정하는 것이다.

• 대한치과의사협회지
• /
• 제52권10호
• /
• pp.596-601
• /
• 2014

Computer-aided surgery is popular and useful in the field of oral and maxillofacial surgery, because of the possibility of simulation with a high accuracy. In all aspects of surgery, proper planning facilitates more predictable operative results, however before the use of virtual planning, much of this relied on 2-dimensional (2-D) imaging for treatment planning on a 3-dimensional (3-D) object and surgical trial and error. With real-time instrument positioning and clear anatomic identification, a computer-assisted navigation system (CANS) is exceptionally helpful in maxillofacial surgery. These techniques enable performing precise bony ablation and reconstruction, and also decrease surgical time and donor site defect.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제21권1호
• /
• pp.90-97
• /
• 2023

Digital holographic microscopy (DHM) is a three-dimensional (3D) imaging technique that uses the phase information of coherent light. In the reconstruction process of DHM, a narrow region around the positive or negative sideband from the Fourier domain is windowed to avoid noise due to the DC spectrum of the hologram spectrum. However, the limited size of the window also degrades the high-frequency information of the 3D object profile. Although a large window can have more detailed information of the 3D object shape, the noise is increased. To solve this trade-off, we propose phase difference averaging (PDA). The proposed method yields high-frequency information of the specimen while reducing the DC noise. In this paper, we explain the reconstruction algorithm for this method and compare it to various conventional filtering methods including Gaussian, Wiener, average, median, and bilateral filtering methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.1080-1087
• /
• 2009

This paper presents an algorithm to acquire 3D geometric information using a virtual plane method. The method to measure 3D information on the plane is easy, because it's not concerning value on the z-axis. A plane can be made by arbitrary three points in the 3D space, so the algorithm is able to make a number of virtual planes from feature points on the target object. In this case, these geometric relations between the origin of each virtual plane and the origin of the target object coordinates should be expressed as known homogeneous matrices. To include this idea, the algorithm could induce simple matrix formula which is only concerning unknown geometric relation between the origin of target object and the origin of camera coordinates. Therefore, it's more fast and simple than other methods. For achieving the proposed method, a regular pin-hole camera model and a perspective projection matrix which is defined by a geometric relation between each coordinate system is used. In the final part of this paper, we demonstrate the techniques for a variety of applications, including measurements in industrial parts and known patches images.